Model-Based Calibration Toolbox
Modellare e calibrare sistemi motopropulsori complessi
Model-Based Calibration Toolbox™ offre app e strumenti di progettazione per modellare e calibrare sistemi non lineari complessi. Può essere utilizzato in un’ampia gamma di applicazioni, tra cui sistemi motopropulsori come motori, macchine elettriche, pompe e ventole, nonché sistemi “non automotive” come motori di jet, aliscafi e macchinari di perforazione. È possibile definire test plan ottimali, eseguire automaticamente il fitting di modelli statistici e generare calibrazioni e tabelle di lookup per sistemi con elevati gradi di libertà che, utilizzando i metodi tradizionali, richiederebbero test approfonditi. Utilizzando le app del toolbox o le funzioni MATLAB®, puoi automatizzare il fitting del modello e il processo di calibrazione.
I modelli creati con Model-Based Calibration Toolbox possono essere esportati in Simulink® a supporto della progettazione di sistemi di controllo, dell’analisi di sensibilità, dei test hardware-in-the-loop e di altre attività di simulazione. Le tabelle di calibrazione possono essere esportate su ETAS INCA e ATI VISION.
Per iniziare:
Progettazione di esperimenti
Model-Based Calibration Toolbox™ consente di progettare un test plan basato sulla progettazione di esperimenti (DoE), una metodologia con cui è possibile ridurre i tempi di prova eseguendo soltanto i test necessari a determinare la forma della risposta del motore. Il toolbox offre un’ampia gamma di design sperimentali, tra cui quelli di tipo space-filling, quelli ottimali e quelli classici.
Definizione di un design di tipo space-filling e studio delle proprietà del disegno con Design Editor.
Strategie di test
Model-Based Calibration Toolbox integra il progetto sperimentale con tre strategie di test ampiamente usate: a una fase, a due fasi e punto per punto. A ogni strategia di test corrispondono un test plan e un tipo di modello appropriati.
Assegnazione di variabili locali/globali al tipo di modello prescelto.
Modellazione dell’inviluppo del sistema
L’acquisizione dei dati e la modellazione del motore devono tener conto delle aree operative del sistema che possono essere testate fisicamente. Model-Based Calibration Toolbox consente di aggiungere vincoli ai disegni sperimentali e creare modelli boundary che descrivono l’area possibile e per il test e la simulazione. Tra i tipi di modelli del contorno supportati vi sono gli inviluppi convessi, che forniscono il set convesso minimo contenente tutti i punti di dati.
Uso di Boundary Editor per definire e visualizzare l’area possibile per il test e le condizioni di test associate.
Elaborazione dei dati
Model-Based Calibration Toolbox mette a disposizione degli strumenti per l’analisi dei dati e la loro trasformazione in una forma idonea alla modellazione. Con Data Editor è possibile eseguire svariate operazioni di pre-elaborazione, tra cui il filtraggio per la rimozione di dati indesiderati, l’aggiunta di note di test per documentare i reperti, la trasformazione o scalatura dei dati non elaborati, il raggruppamento dei dati di test e il loro confronto con i disegni sperimentali.
Utilizzo di Data Editor per selezionare un subset di test e visualizzare i dati in formati diversi: un grafico 2D, un grafico 3D e una tabella.
Fitting del modello ai dati
L’app MBC Model Fitting offre strumenti interattivi per il fitting e la validazione di modelli di sistemi. Sono disponibili molti tipi di modelli, il che consente di creare modelli statistici in grado di rappresentare i dati in modo accurato. È possibile scegliere tra modelli di processo gaussiano, funzioni a base radiale, polinomi, spline e modelli non lineari definiti dall’utente. L’app semplifica il confronto tra più modelli, in modo da acquisire una maggiore sicurezza sul fitting del modello risultante.
Uso dell’app MBC Model Fitting per il fitting e la valutazione di tipi di modelli diversi per un motore ad accensione comandata.
Ottimizzazione delle prestazioni del motore
L’app MBC Optimization disponibile nel Model-Based Calibration Toolbox consente di generare calibrazioni ottimali per le tabelle di lookup che controllano le funzioni del motore, quali l’accensione comandata, l’iniezione del carburante e i tempi delle valvole di aspirazione e di scarico. La calibrazione di queste caratteristiche implica generalmente un compromesso tra performance, consumo, affidabilità ed emissioni. Puoi:
- effettuare analisi di tradeoff su obiettivi concorrenti
- Eseguire ottimizzazioni multiobiettivo vincolate
- Eseguire ottimizzazioni ponderate basate sui tipici cicli di guida
- Esportare le calibrazioni su ETAS INCA e ATI VISION
Motore Mazda SKYACTIV-D.
Ottimizzazione di sistemi con più modalità operative
I problemi di calibrazione complessi possono richiedere diverse iterazioni di ottimizzazione in diverse aree di una tabella. Una procedura guidata ti permette di riempire le tabelle in modo incrementale, partendo dai risultati di diverse iterazioni di ottimizzazione con interpolazione uniforme fino ai valori di tabella esistenti. Potrai anche combinare più modelli che rappresentano le risposte del sistema in modalità operative diverse, con l’obiettivo di compilare una sola tabella per tutte le modalità o una tabella distinta per ciascuna modalità.
Uso dell’app MBC Optimization per generare calibrazioni ottimali per motori con diverse modalità operative
Calibrazione delle feature dello stimatore
Il software del controller include spesso delle feature per la stima di stati troppo difficili o costosi da misurare in produzione, come la coppia o l’alimentazione d’aria. Utilizzando l’app MBC Optimization, potrai descrivere graficamente le feature dello stimatore con diagrammi a blocchi Simulink® , compilare le tabelle di lookup di tali feature, quindi confrontare gli stimatori con modelli empirici creati sulla base dei dati misurati.
Procedura di calibrazione, compilazione e convalida di tabelle di feature per un sottosistema che stima la coppia del motore.
Modellazione e ottimizzazione d'impianto
Utilizza modelli statistici sviluppati nel toolbox per registrare fenomeni fisici complessi del mondo reale, difficili da modellare con i tradizionali strumenti di modellazione matematica e fisica. Ad esempio, potrai esportare modelli per coppia, consumo di carburante ed emissioni motore in Simulink, oltre a eseguire simulazioni relative ai motopropulsori, ai consumi, alle performance e alle emissioni. Il sostituito statistico può quindi rimpiazzare i sottosistemi che richiedono lunghi tempi di elaborazione in Simulink per ridurre i tempi di simulazione.
Applicazione di riferimento da Powertrain Blockset.
Test HIL (hardware-in-the-loop)
I modelli di Model-Based Calibration Toolbox esportati in Simulink possono essere utilizzati nelle simulazioni in tempo reale con hardware per fornire un’emulazione del modello di un impianto precisa e veloce al sensore e ai cablaggi dell’attuatore. Poiché lo sviluppo dei modelli nel toolbox sfrutta un processo iterativo, è possibile ridurre i colli di bottiglia relativi allo stato attuale di sviluppo dei modelli di impianto HIL, risultanti nella validazione precoce dei progetti di algoritmi.
Configurazione di un rack Speedgoat completo. Questa configurazione è stata utilizzata per automatizzare i test dei controller di un trattore usando test bench hardware-in-the-loop.
Tabelle di lookup
Workflow semplificati per riempire i punti di interruzione, uniformare i dati e accedere ai task comuni
Modelli di regressione
Uso di CAGE per importare e ottimizzare i modelli di regressione di Statistics and Machine Learning Toolbox
Progettazione di esperimenti
Aggiunta di punti per calibrare i motori in corrispondenza dei confini operativi
Esempi
Live Script per la calibrazione dei motori, la progettazione di esperimenti e la modellazione dei motori
Consulta le note di rilascio per ulteriori informazioni su queste caratteristiche e sulle funzioni corrispondenti.
